基于2023年6月發(fā)表的雪消融優(yōu)化算法SAO優(yōu)化LSSVM做單輸入單輸出的時(shí)間序列擬合預(yù)測(cè)建
?作者簡(jiǎn)介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，
代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。
??個(gè)人主頁(yè)：Matlab科研工作室
??個(gè)人信條：格物致知。
更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點(diǎn)擊??
智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)
信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)
?? 內(nèi)容介紹
交通流預(yù)測(cè)一直是交通管理和規(guī)劃中的重要課題。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)交通流量的變化趨勢(shì)對(duì)于交通規(guī)劃和決策具有重要意義。近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速發(fā)展，基于時(shí)序數(shù)據(jù)的交通流預(yù)測(cè)算法也取得了顯著的進(jìn)展。本文將介紹一種基于雪融算法優(yōu)化最小支持向量機(jī)（SAO-LSSVM）的交通流時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法流程。
首先，我們需要了解什么是最小支持向量機(jī)（LSSVM）。LSSVM是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)將樣本映射到高維特征空間，構(gòu)建一個(gè)超平面來(lái)進(jìn)行分類或回歸。LSSVM通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)來(lái)求解模型的參數(shù)，以達(dá)到最優(yōu)的分類或回歸效果。然而，LSSVM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)存在計(jì)算復(fù)雜度高和模型泛化能力差的問(wèn)題。
為了克服LSSVM的缺點(diǎn)，我們引入了雪融算法進(jìn)行優(yōu)化。雪融算法是一種基于粒子群優(yōu)化（PSO）和人工蜂群算法（ABC）的混合優(yōu)化算法。它通過(guò)模擬雪融過(guò)程中的物理現(xiàn)象，來(lái)尋找最優(yōu)解。在本文中，我們將使用雪融算法來(lái)優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)，以提高預(yù)測(cè)性能。
接下來(lái)，我們將介紹SAO-LSSVM的算法流程。首先，我們需要收集交通流量的時(shí)序數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。這些數(shù)據(jù)可以包括歷史交通流量、天氣數(shù)據(jù)、節(jié)假日等信息。然后，我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和數(shù)據(jù)歸一化等步驟。
接著，我們使用雪融算法對(duì)LSSVM模型進(jìn)行優(yōu)化。首先，我們初始化一組粒子，并計(jì)算它們的適應(yīng)度值。然后，根據(jù)適應(yīng)度值和一定的概率，選擇一些粒子進(jìn)行交叉和變異操作，生成新的粒子群。通過(guò)迭代更新粒子群，直到達(dá)到停止條件為止。最終，找到適應(yīng)度值最佳的粒子，得到優(yōu)化后的LSSVM模型。
在得到優(yōu)化后的LSSVM模型后，我們可以使用它來(lái)進(jìn)行交通流量的預(yù)測(cè)。通過(guò)輸入當(dāng)前的交通流量數(shù)據(jù)，模型可以輸出未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通流量預(yù)測(cè)結(jié)果。這些預(yù)測(cè)結(jié)果可以為交通規(guī)劃和決策提供重要的參考。
總結(jié)起來(lái)，本文介紹了一種基于雪融算法優(yōu)化最小支持向量機(jī)的交通流時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法流程。該算法通過(guò)優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)，提高了交通流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和泛化能力。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，我們相信這種算法將在交通管理和規(guī)劃中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 呂海建.基于多元復(fù)合儲(chǔ)能的風(fēng)電場(chǎng)輸出功率指令優(yōu)化策略研究[D].河北大學(xué)[2023-11-05].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.958098.
[2] 劉云,易松.基于雙參數(shù)最小二乘支持向量機(jī)(TPA-LSSVM)的風(fēng)電時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化研究[J].北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 2019, 46(2):6.DOI:CNKI:SUN:BJHY.0.2019-02-015.
